TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-ABSTRACT.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (185kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-COVER.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (618kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-CHAPTER1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (314kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-CHAPTER2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (555kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-CHAPTER3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (878kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-CHAPTER4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (735kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-CONCLUSION.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (185kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-REFERENCES.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (304kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-22090-APPENDICES.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (300kB)
Abstract
Ginjal merupakan organ yang sangat berguna bagi tubuh dalam menyaring segala penyakit yang masuk serta membuang kotoran pada tubuh melalui urin. Selain itu, ginjal termasuk organ yang sangat vital bagi tubuh. Sehingga dapat berdampak besar bagi seseorang jika ginjalnya terganggu atau cidera. Salah satu penyakit yang sering muncul pada ginjal adalah Chronic Kidney Disease (CKD). CKD merupakan sebuah penyakit yang menyerang ginjal. Salah satu penyebabnya adalah infeksi bakteri. CKD juga bisa disebabkan oleh zat-zat yang masuk ke dalam tubuh. Penyakit ini juga dapat dipicu dari infeksi ginjal, kanker prostat hingga obesitas. Karena ginjal sangat penting bagi tubuh, maka penyakit CKD sangat penting dideteksi sejak dini. Penelitian ini mengusulkan klasifikasi penyakit ginjal menggunakan metode Naïve Bayes. Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi penyakit ginjal berdasarkan 24 kriteria yang ada pada data Chronic Kidney Disease dataset. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu masyarakat dan tenaga medis mendeteksi penyakit ginjal, sehingga dapat membantu dalam penanganan penyakit ginjal secara tepat. Pada Penelitian ini, sistem menghasilkan performa yang cukup bagus dengan nilai untuk pengujian 5 k-fold cross validation diperoleh nilai sebesar 81,75% akurasi, 77,20% recall, 100% precision. Sistem yang dibuat sudah dapat mengklasifikasi ckd atau non ckd dari gejala klinis penyakit CKD.
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM MOH ANSORI |
| Department | Informatika |
| Uncontrolled Keywords | Klasifikasi; Chronic Kidney Disease; Naive Bayes |
| Divisions | Fakultas Teknik > S1 - Informatika |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 18 Oct 2026 20:35 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 17:25 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/34479 |
